近年來，新一代人工智能技術蓬勃發展
，推動科研範式變革。一批科技工作者麵向世界科技前沿
，探索建立化學研究的精準化、智能化雙驅動模式，並率先在機器化學家、離子膜、固態電解質等領域取得創新和突破。

形成全新研究範式

“我們希望有一個機器人可以代替人做實驗。”中科院精準智能化學重點實驗室主任李震宇告訴記者。如今，這個想法已經變成現實。在中國科學技術大學機器化學家實驗室，重達200公斤的機器人“小來”取代了身穿白大褂的人類實驗員
，伸出機械臂就可精確抓取樣品瓶配製試劑，完成各種實驗工作。

集閱讀文獻
、自主設計實驗、材料開發於一體的“全流程機器化學家”平台
，其研發始於2014年。當時，中國科學技術大學化學物理係教授江俊找來人工智能、電子科技


、數學
、化學等不同專業人才組成具有交叉學科背景的團隊，嚐試建立會思考的“化學大腦”。經過多年努力打造的機器化學家“小來”，讓研究速度實現了質的飛躍。

“實驗數據經處理後輸入‘小來’的計算大腦
，由人工智能模型幫助科研人員優化實驗方案，可以大幅提升我們的效率。”江俊說。以研發高熵合金催化劑為例——閱讀1.6萬篇論文並自主遴選出5種非貴金屬元素，再從55萬種可能的金屬配比中找出最優配方
，“機器化學家”可將科研周期縮短至5周。

李震宇表示，傳統化學研究範式深度依賴“試錯法”
，過程繁瑣、耗時冗長，化學反應經常產生大量副產物
，不環保、不經濟、不安全。改變研究範式是社會環境、經濟發展和化學學科本身發展的迫切需求。而通過人工智能加速實現精準化研究
，過程透明、機理清晰
、全程可控，更高效環保。

不隻是催化劑，還有新材料。前不久
，《自然》雜誌發表了一項重要成果，中國科學技術大學徐銅文、楊正金團隊與合作者設計了一類新型離子膜——微孔框架聚合物離子膜，首次實現膜內近似無摩擦的離子傳導，有望應用於能源轉化、大規模儲能以及分布式發電等領域。使用該膜組裝的液流電池，充放電電流密度可達到每平方厘米500毫安
，是當前普遍報道值的5倍以上。“傳chuan統tong研yan究jiu範fan式shi中zhong，選xuan擇ze製zhi作zuo合he用yong的de膜mo，就jiu像xiang大da海hai撈lao針zhen。有you了le人ren工gong智zhi能neng工gong具ju的de幫bang助zhu，我wo們men就jiu能neng根gen據ju應ying用yong場chang景jing所suo需xu要yao的de分fen類lei精jing度du，判pan斷duan這zhe個ge膜mo需xu要yao具ju備bei什shen麼me性xing能neng，在zai通tong道dao中zhong再zai進jin行xing精jing準zhun調tiao控kong、修飾。”徐銅文說。

李震宇這樣形容化學研究範式的變革：“拿交通方式打比方
，化學研究的初級階段就像步行；之後技術手段升級，相當於坐上了自行車、摩托車、汽車；引入人工智能，好比坐上火箭，量變引起質變

，可以帶我們去月球等以前靠步行
、坐車去不了的地方。”

科學家會被取代嗎

有了機器人
，還需要人類科學家嗎
？“這種擔憂完全沒有必要。好的工具會帶來更多可能性
，我們能做更多事。”江俊說。

中國科學技術大學應用化學係教授姚宏斌的最新突破，就是一個電腦幫助人類做出更好科研成果的故事。今年4月初，姚宏斌課題組、李震宇課題組的研究成果發表在《自然》上，他們通過材料結構和界麵精準設計

，開發出鑭係金屬鹵化物基固態電解質新家族。

幾年前
，在尋找鹵化物電解質過程中
，姚宏斌課題組考慮將石榴石氧化物——鋰鑭鋯氧中的“氧”換成“氯”。按傳統研究方法得在實驗室裏一點點試錯，不僅慢還得碰運氣。為此，他想求助於計算機。2021年，姚宏斌錄取了一名既有材料科學專業背景
、又you有you計ji算suan機ji編bian程cheng基ji礎chu的de研yan究jiu生sheng羅luo錦jin達da
，並bing找zhao到dao計ji算suan化hua學xue方fang向xiang的de李li震zhen宇yu教jiao授shou共gong同tong指zhi導dao。在zai兩liang位wei教jiao授shou的de共gong同tong指zhi導dao下xia，羅luo錦jin達da寫xie出chu了le可ke滿man足zu研yan究jiu需xu要yao的de程cheng序xu。之zhi後hou，姚yao宏hong斌bin團tuan隊dui和he李li震zhen宇yu團tuan隊dui聯lian合he，根gen據ju計ji算suan機ji模mo擬ni結jie果guo設she計ji出chu一yi個ge常chang溫wen條tiao件jian下xia可ke以yi穩wen定ding存cun在zai的de鑭lan係xi金jin屬shu氯lv化hua物wu
，又you在zai實shi驗yan室shi成cheng功gong合he成cheng出chu具ju有you優you質zhi性xing能neng的de鑭lan係xi金jin屬shu氯lv化hua物wu固gu態tai電dian解jie質zhi。

樣品出來後
，如何解釋原理？團隊成員結合自己的實驗數據以及曆史上相關研究的海量實驗數據，讓計算機程序在超算中心去“跑”。經過長時間計算模擬和分析，最終探明鑭係金屬鹵化物框架結構的鋰離子傳導原理。

姚宏斌說：“模mo擬ni計ji算suan在zai這zhe項xiang研yan究jiu中zhong的de分fen量liang，約yue占zhan三san分fen之zhi一yi。沒mei有you這zhe三san分fen之zhi一yi
，研yan究jiu將jiang無wu法fa令ling人ren滿man意yi，因yin為wei我wo們men可ke能neng無wu法fa在zai短duan時shi間jian內nei尋xun找zhao到dao最zui優you的de電dian解jie質zhi材cai料liao，也ye不bu能neng把ba實shi驗yan現xian象xiang背bei後hou的de原yuan理li解jie釋shi清qing楚chu。”

未來需要什麼樣的科研人才
？“應該具備紮實的基礎和開放的心態。”江俊表示
，現在知識量已經無比龐大

，沒有人能看到全局，我們應該找到自己喜歡的專業，把知識的脈絡看清楚；同時還要有開放的心態，敢於學習新東西。

“先進技術為人類探究更深層次的科學問題提供了更多可能性，但科學探究的邊界仍被人類對自然界的認知和理解所限製。”姚宏斌則認為
，科研工作者需要不斷拓展認知
，才能更好地解釋大自然的奧秘。

培養更好的科研人工智能

國外也有會做實驗的機器人。2020年，利物浦大學研製的世界首個機器人化學家登上《自然》雜誌封麵
，它可以在1周內研究1000種催化劑配方，相當於1個博士生4年的工作量。但這款機器人化學家沒有物理模型，沒有預見性
，不能提出任何科學假設。

與之相比
，中國科學技術大學的“小來”是一個有“腦子”的機器人化學家。它“能學”，可閱讀海量文獻，學習化學知識；“能想”，可調用底層的物理模型
，結合大數據與人工智能技術進行思考和模擬計算；“能做”
，可自主完成實驗，采集精準實驗數據來校準模擬計算結果


，理實交融給出解決方案
，形成科學研究閉環。

但“小來”的進化依然存在不少難點。算力算法不足
，是現階段的痛點。江俊團隊自主研發了一款化學領域的聊天機器人程序ChemGPT。但因為GPU算力不足，ChemGPT“跑不快”，訓練迭代很慢。

數據也有待豐富和優化。“人工智能需要學習大量數據
，但其實我們很缺數據。”江俊說。現階段大部分科研數據都從文獻中收集，而文獻中的數據常常是被“美化”過的理想數據。由於現存研究數據來源多且雜，數據質量參差不齊，人工智能從這些數據中學習，就可能學到錯誤的東西。

“精準化學依賴實驗數據的準確性。”李震宇表示，應該從精準數據出發獲得高質量的化學智能

，有了化學智能再回過頭來對化學反應、材料性質等實施精準調控
，形成完整的研究閉環。

科學家們對更好的科研人工智能充滿期待。“womenxiwangjiangjingzhunzhinenghuaxuezhongdianshiyanshijianshechengyigejingzhunzhinenghuaxuelingyudeguojidingjianyanjiujigou
，xingchengyigexindejingzhunzhinenghuaxueyanjiufanshi，jianliwoguozhudaodejingzhunhuaxueshujutixihezhinenghuaxuederuanyingjianbiaozhun。”李震宇說。 （經濟日報記者 佘惠敏）